Predictive Maintenance für CNC-Maschinen auf der Schwäbischen Alb
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Sie erhalten Vibrations-, Temperatur- und Lastsensorwerte (1-Hz-Auflösung) plus die historischen Wartungseinsätze als Label. Konstruieren Sie Zeitreihen-Features (rollende Mittelwerte, Spektral-Features über FFT — Fast Fourier Transform, schnelle Frequenzanalyse) und trainieren Sie ein Gradient-Boosting-Modell auf 7-Tage-Vorhersagefenstern. Erfolg ist Recall über 0.7 bei Precision über 0.4 auf einer zeitlich getrennten Testperiode plus ein klar erklärter Schwellwert, wie der Außendienst auf Warnungen reagiert. Liefern Sie eine reproduzierbare Pipeline und ein einseitiges Trainings-Handbuch für die zwei internen Datenanalystinnen.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Welche Spindel wird in den nächsten sieben Tagen wahrscheinlich ausfallen, sodass der Außendienst Ersatzteile und Termine rechtzeitig disponieren kann?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Sensordaten in Vorhersage-Features überführen
- Klassifikationsmodelle unter Klassenungleichgewicht ehrlich bewerten
- Modell-Schwellwerte aus Geschäftsökonomie ableiten
- Ein Modell für einen klaren operativen Workflow nutzbar machen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenMachine Learning Engineer
Eine vollständige ML-Pipeline auf Industriesensoren zu bauen, sauber zu validieren und für den Betrieb übergabefähig zu machen ist der Kernjob junger MLEs in Industrie-4.0-Teams.
Dieses Projekt schärft
- ml-pipeline
- feature-engineering
- classification
Applied AI Scientist
Domänenfeatures aus rohen Sensordaten mit einer ehrlichen Bewertung zu verbinden ist die Kerntätigkeit von Applied AI Scientists in industriellen Setups.
Dieses Projekt schärft
- feature-engineering
- time-series-analysis
- model-evaluation
MLOps Engineer
Ein Architekturentwurf für die Anbindung eines Modells an ein operatives Cockpit ist die Brücke zur MLOps-Arbeit der nächsten Stufe.
Dieses Projekt schärft
- ml-pipeline
- python
- model-evaluation
Noch eine Sache